AI Generalization Challenge (AIGC)是一项旨在促进机器智能通用性发展的计算机竞赛。随着技术的不断提高，AIGC演进趋势也日益明显：从最初的针对固定任务的单一优化到更加广泛的通用智能。
以下是AIGC演进的主要趋势：
1、从优化到通用
在人工智能发展的早期，重点在于让机器能够完成单个任务，并使其表现得尽可能好。但是，这种优化方法在处理新问题时往往是无效的，因为它涉及到不同的数据集和问题域。一个更好的方式是开发通用算法，这些算法可以适应不同的问题，从而实现更宽泛的应用。
2、深度学习
深度学习是当前最热门的AI技术之一，它通过构建神经网络来识别各种模式以及抽象特征。随着计算机硬件和充足的训练数据集的增强，深度学习已经成为取得成功的关键。
3、可解释性
AI系统有时会做出令人困惑的决策，或者表现出奇怪的行为。这些问题主要是由于机器学习算法的黑盒性导致的，因为它们几乎无法解释为什么会得到特定的结果。为了改善此问题，通常需要使用可解释性AI算法，以便人类用户可以理解和口头控制系统。
4、自监督 + 弱监督学习步骤
自监督和弱监督学习是可以通过使机器使用周边环境信息进行学习，降低对标注实例的需求并提高模型在未知数据上的表现的技术（例如，使用大量的无标签数据来构建更好的表示）。这种学习方式已经广泛应用于训练深度学习模型，并且是实现通用人工智能必不可少的一步。
5、聚合多模态信息
机器学习目前还只是在单个模式或特定任务优化方面取得了成功，难以识别所涉及问题中的各种元素。可能通过合并处理视频、语音、图形、文字等多种输入模态，来处理多模态数据，建立全面的场景认知。联合本地（例如，从相同的物体或人脸）和全局特征（例如，在多个对象之间共享的结构）进行学习是其中一个解决方法。
6、联邦学习
联邦学习是一种机器学习方法，它使用各个设备上的本地数据来训练共享的中央模型，并且不会向中心授权多少流量或计算能力。通过这样的方式，可以保护个体隐私，并且各系统可以共享所学习的信息，进而构建更强大的通用模型。
7、新型神经网络架构
新型神经网络架构的设计是另一个趋势。例如，GPT,GNMT.GANs,PGGAN,VQGAN等优秀的神经网络被广泛使用，对下一代通用人工智能的发展具有重要影响。
在这些趋势之下，机器智能将更加准确、更加通用、更可控、更具可解释性，以及具有更好的学习能力和存储能力。这为实现通用智能提供了巨大的希望。
